Einführung in Python als Datenanalysetool

Als ich mich in meine zweite Lernwoche an der Lux Tech Academy vertiefte, lernten wir Python als Anfängersprache kennen. Hier finden Sie eine Übersicht über eine Einführung in Python als Datenanalysetool. Ich habe mir zahlreiche Videos von Datenanalysten angesehen und die meisten von ihnen empfehlen die Verwendung von Python für die Datenanalyse. Warum? Python ist eine beliebte Programmiersprache für die Datenanalyse, da sie Vielseitigkeit, Flexibilität, umfangreiche Bibliotheken und Visualisierungsfunktionen für die Arbeit mit großen Datenmengen bietet. Es eignet sich auch für die Datenanalyse, da es sich gut mit BI-Tools und Datenbanken kombinieren lässt.

Vorteile von Python in der Datenanalyse

Python ist eine bevorzugte Wahl in der Datenanalyse, weil:

1. Die Syntax ist einfach und leicht zu erlernen.
2. Zahlreiche Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Seaborn, SciPy und Matplotlib helfen bei der Datenanalyse.
3. Die verfügbaren Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn helfen bei der Datenvisualisierung und helfen dabei, Datentrends und -muster zu verstehen.
4. Es ist flexibel und funktioniert gut mit verschiedenen Datenquellen und Datenbanken und ermöglicht so Analysen.
5. Es hilft, analytische Lösungen mithilfe von Frameworks wie Django und Flask in der Produktion bereitzustellen. Dies hilft, theoretische Konzepte auf die reale Geschäftswelt anzuwenden.

Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie Python in der Datenanalyse eingesetzt wird

• Datenwrangling Was genau ist Data Wrangling? Dabei handelt es sich um den Prozess, Rohdaten zu sammeln, sie zu bewerten und zu bereinigen, um sie nutzbar zu machen. Python wird verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren, fehlende Werte zu verarbeiten und große Datensätze zu verarbeiten. Dies hilft, Daten für die Analyse umzuformen. Die Pandas-Bibliothek wird hauptsächlich zur Datenverarbeitung und -manipulation verwendet. Um Pandas verwenden zu können, muss eine Umgebung verfügbar sein, z. B. Vs Code oder Jupyter Notebook. Wenn Pandas nicht installiert ist, führen Sie den Befehl aus:

Pip install pandas

Dann führen Sie Folgendes aus:

import pandas as pd

Laden Sie von dort aus einen Datensatz in einen Pandas-Datenrahmen.

Explorative Datenanalyse (EDA)
Python hilft bei der Datenexploration und -visualisierung mithilfe von Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Pandas. Das Codieren mit Python hilft, die Datenverteilung und -beziehungen mithilfe deskriptiver Statistiken, Pivot-Tabellen usw. zu verstehen.

Maschinelles Lernen
Python bietet Bibliotheken, die beim maschinellen Lernen helfen, wie Scikit-Learn und Tensor Flow.

Wie nutzen Datenanalysten Python im Alltag?

Daten importieren
Verschiedene Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas und BeautifulSoup helfen beim Datenimport aus verschiedenen Quellen wie CSV-Dateien und Excel-Tabellen, SQL-Datenbanken, Web-APIs und Scraping von HTML/XML-Seiten und Cloud-Speicher. Die Wahl der zu verwendenden Bibliothek hängt von der Art und Struktur der Daten ab.

EDA in Python
In der realen Welt enthalten Daten häufig Fehler wie fehlende Werte und können manchmal ungenau sein, sodass eine gewisse Bereinigung erforderlich ist. Die explorative Datenanalyse in Python hilft bei der Datenbereinigung durch: Identifizieren von Anomalien, Umgang mit fehlenden Daten, Überprüfen und Korrigieren von Datentypen, Umwandeln von Rohdaten in einen nützlichen und zuverlässigen Satz für die Analyse.

Daten für Erkenntnisse transformieren
Nach der Datenbereinigung ermöglicht Python verschiedene Transformationen wie Pivot-Tabellen, das Verketten von Datensätzen und das Ändern von Datentypen und -formaten.

Beschreibende Analyse mit Python
Die SciPy-Bibliothek verfügt über beschreibende und inferenzstatistische Funktionen, während Matplotlib und Seaborn bei der Datenvisualisierung helfen.
Python ist eine interessante Sprache und ich kann bestätigen, dass sie für Anfänger geeignet ist. Fühlen Sie sich frei, Fragen/Kommentare im Kommentarbereich zu hinterlassen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in Python als Datenanalysetool. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!